Fuzzy logic and Bayesian inference, however, are mathematically and semantically not compatible: You cannot, in general, understand the degree of truth in fuzzy logic as probability and vice versa. Tuy nhiên, lôgic mờ và suy luận Bayes không tương thích về toán học và ngữ nghĩa: nói chung, ta không thể hiểu mức độ đúng trong lôgic mờ là xác suất và ngược lại.
Fuzzy logic and Bayesian inference, however, are mathematically and semantically not compatible: You cannot, in general, understand the "degree of truth" in fuzzy logic as probability and vice versa. Tuy nhiên, lôgic mờ và suy luận Bayes không tương thích về toán học và ngữ nghĩa: nói chung, ta không thể hiểu mức độ đúng trong lôgic mờ là xác suất và ngược lại.
Fuzzy logic and Bayesian inference, however, are mathematically and semantically not compatible: You cannot, in general, understand the "degree of truth" in fuzzy logic as probability and vice versa. Tuy nhiên, lôgic mờ và suy luận Bayes không tương thích về toán học và ngữ nghĩa: nói chung, ta không thể hiểu mức độ đúng trong lôgic mờ là xác suất và ngược lại.
In fact, fuzzy logic wasn't largely used at that time, and today it is used to solve very complex problems in the AI area. Trong thực tế, vào thời điểm đó, lôgic mờ chưa được sử dụng rộng rãi, còn ngày nay, nó đã được dùng để giải những bài toán rất phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Many statisticians are persuaded by the work of Bruno de Finetti that only one kind of mathematical uncertainty is needed and thus fuzzy logic is unnecessary. Nhiều nhà thống kê đã bị thuyết phục bởi công trình nghiên cứu của Bruno de Finetti rằng chỉ cần đến duy nhất một loại không chắc chắn toán học và do đó lôgic mờ là không cần thiết.
However, many statisticians are persuaded by the work of Bruno de Finetti that only one kind of mathematical uncertainty is needed and thus fuzzy logic is unnecessary. Nhiều nhà thống kê đã bị thuyết phục bởi công trình nghiên cứu của Bruno de Finetti rằng chỉ cần đến duy nhất một loại không chắc chắn toán học và do đó lôgic mờ là không cần thiết.
It appears that the limitations of fuzzy logic have not been detrimental in control applications because current fuzzy controllers are far simpler than other knowledge-based systems. Có vẻ như là các hạn chế của lôgic mờ đã không gây hại trong các ứng dụng điều khiển là vì các bộ điều khiển mờ hiện hành đơn giản hơn nhiều so với các hệ thống dựa tri thức khác.
Fuzzy logic is specifically designed to deal with imprecision of facts (fuzzy logic statements), while probability deals with chances of that happening (but still considering the result to be precise). Lôgic mờ được thiết kế để làm việc với các sự kiện không chính xác (các mệnh đề lôgic mờ), trong khi xác suất làm việc với các khả năng sự kiện đó xảy ra (nhưng vẫn coi kết quả là chính xác).
In future, the technical limitations of fuzzy logic can be expected to become important in practice, and work on fuzzy controllers will also encounter several problems of scale already known for other knowledge-based systems." Trong tương lai, các hạn chế kỹ thuật của lôgic mờ có thể trở nên quan trọng trong thực tiễn, và các công trình về các bộ điều khiển mờ sẽ gặp phải một số vấn đề về triển khai được biết với các hệ thống dựa tri thức khác".
